边缘AI未来十年决胜于内存
导读 本文与ST专家Giuseppe Desoli探讨了以内存为中心的芯片设计、存内计算，以及在人工智能真正融入微控制器、传感器或机器人灵巧手之前，芯片硬件层面需要做出哪些方面的改变。 “七十年来，我们的计算机设计始终是把数据搬运到计算单元。唯有扭转这一模式，在内存内部执行运算，将智能嵌入到传感器内，边缘人工智能才能实现规模化。这个变革就是我们的技术路线图。” Giuseppe Desoli博士
产业分析
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产业分析技术
自研芯片，到底"自研"了什么？
车企造芯，已经不算新闻了。但很少有人认真拆过：一家以整车和软件见长的公司，究竟是怎么把一块 5nm、1280 TOPS 的车规 SoC 真正送上车的——尤其是，当它宣称这是"自研"的时候，"自研"这两个字到底覆盖了多少环节。 理想汽车的马赫 M100 是一个很值得拿来当样本的案例。2026 年它正式量产，单芯片算力 1280 TOPS、算力利用率 82%、5nm 车规工艺。这些数字本身已经足够亮眼
当存算一体开始谈论"通用"
8月，苏州亿铸智能科技有限公司宣布完成新一轮融资，涌铧投资、中科英智、树院基金、大米创投、新微资本等机构联合参投。至此，这家成立六年的芯片公司累计融资额突破10亿元。 如果这只是一条普通的融资新闻，大概不值得多费笔墨。但就在一个月前的WAIC 2026上，亿铸科技联合创始人、总裁徐芳在一场产业链论坛上抛出了一套"通用存算一体三大定律"——搬运代价定律、通用边界定律、异构终局定律。一家尚在从POC走
HKMG高k值栅极堆叠的秘密：两种晶体管共用工艺，却有不同选择
本文介绍了算力互联迈入光时代，磷化铟的价值与发展。 随着全球AI基础设施持续扩容，算力集群内部的数据交互规模随之持续攀升，传统铜缆互联在带宽上限、传输功耗与信号衰减层面的物理约束不断凸显。传统铜缆电互连在应对800G及更高数据传输速率时已逼近其物理极限，英伟达创始人黄仁勋在今年3月的GPU技术大会上明确指出，当芯片间通信速率提升至1.8TB/s，铜线传输距离急剧缩短，已触及性能边界。 数据中心由铜
你电脑里涨价涨疯了的内存，曾经是工人们一针一线穿出来的
内存价格持续走高，现代 DRAM 内存条早已普及。追溯存储发展史，华裔科学家王安奠基的磁芯存储器，曾是早期计算机核心内存，手工编织制造，支撑阿波罗登月任务，最终被半导体 DRAM 替代。 存储芯片涨价涨疯了… HBM被英伟达的GPU吃到断货，连带着普通DDR5也水涨船高，一条32GB的内存条破了千。长鑫存储IPO的消息在科技版刷了好几天屏，市值冲到让人看不懂的数字。（不构成任何投资建议） 小编本来
10张图拆解国产算力产业链
AI 产业当下很最重要的共识是：算力即新的基础设施。 但对中国科技产业来说，算力从来不只是“买几张 GPU”这么简单。2022 年之后，A100、H100、H800、B200 乃至特供版芯片的限制层层加码，一个现实问题摆在所有中国科技公司面前：如果最先进的外部芯片买不到，中国的大模型、云计算、自动驾驶、机器人和科研训练，还能不能继续往前走？ 这就是“国产算力链”必须被重视的原因。 国产算力，不是一
光计算，开启下一代算力革命
本文主要讲述光计算。 最近这几年，为了搞AI，全球都在疯狂夯算力。在夯算力的同时，大家逐渐发现一个问题——随着芯片制程逐渐逼近物理极限，摩尔定律正在走向失效。芯片的功耗越来越高、散热越来越大，成本也变得难以承受。 传统芯片的性能提升，已经走进了死胡同。接下来，我们该如何面对仍在日益膨胀的算力黑洞？有没有一种新的技术路径，能打破这个困局？ 目前来看，最有希望破局的，正是我们非常熟悉的另一位老朋友——
联想入局光芯片，不是硅光、磷化铟，而是TFLN
AI 算力集群从万卡迈向十万卡，光模块单通道速率从 200G 冲刺 400G，2026 年 8 月铌奥光电完成数亿元 B 轮融资，放在产业大背景下并不算意外。 资本市场已经疯狂押注薄膜铌酸锂（TFLN），但热闹的融资新闻之下，一个现实问题被掩盖：TFLN 走出实验室、真正落地晶圆大规模制造，产业到底走到哪一步？资本追捧的泡沫之下，还有多少未被摊开的工程难题？ | TFLN被推到台前 TFLN突然
都叫3D芯片，为什么是三门不同的生意？
芯片一级市场又热起来了。 上一轮国产GPU投资陆续进入兑现期后，资本开始寻找下一批可能跑出来的AI芯片公司。近存计算、存算一体、3D近存、3D TokenPU……名字各不相同，却越来越频繁地被归入同一个标签：3D堆叠。 有的3D芯片企业半年内连续完成两轮融资，累计规模接近10亿元；还有的芯片尚未量产，估值已经攀升至百亿元。但当投资人真正开始比较这些公司时，却发现相似的技术语言背后，是不同的市场、工
将光转化为可信数据：意法半导体如何为AI时代重塑影像技术
随着人工智能从云端走向边缘，传感正日益成为机器感知和作用于真实世界的核心能力。意法半导体的影像事业部正处在这一变革的中心，其战略围绕深度传感、AI视觉以及系统级集成展开。 在本文中，意法半导体影像子事业部，模拟、电源与分立器件、MEMS与传感器事业部执行副总裁Alexandre BALMEFREZOL解释了影像事业部如何超越传统影像，以及为什么传感器的未来在于“感知”，而不仅仅是“采集图像”。 首
MLCC深度分析：AI服务器背后的“小电容”，为什么正在被重新定价？
在半导体产业链中，MLCC长期被称为“电子工业大米”。它不像GPU、CPU、HBM那样站在聚光灯下，也不像先进制程、光刻机、先进封装那样自带技术叙事，但几乎所有电子设备都离不开它。 手机主板上有它，汽车电控系统里有它，服务器电源模块里有它，GPU加速卡周边也有它。MLCC看起来只是一个极小的片式电容，但它承担的是去耦、滤波、稳压、储能、抑制噪声和改善电源完整性的基础功能。电子系统越复杂，芯片功耗
深入解读SiC MOSFET栅极开关不稳定性(GSI)
在关于碳化硅（SiC）MOSFET 的栅极不稳定性的研究中，除了上期介绍的的 DC BTI，还有一种碳化硅专属的退化机制—— 栅极开关不稳定性（GSI），它在高频开关的实际应用中引发的参数漂移，远超传统 DC BTI 测试的结果，成为影响 SiC 器件长期稳定运行的关键问题。而英飞凌不仅是最早发现并命名 GSI 的企业，更通过深度研究、结构创新和工艺优化，实现了对 GSI 的极致控制，让 Cool
光模块的命门松了吗？
2026 年 7 月 2 日，北京通美晶体技术股份有限公司终止 IPO 注册流程。自 2022 年 8 月递交注册材料起，公司在证监会注册队列停留近四年，被市场冠以 “注册钉子户” 的标签。 四年，恰好是磷化铟从边缘小众材料升级为光通信核心战略原材料的一个完整产业周期。北京通美的主营业务就是Ⅲ-Ⅴ族衬底，它全程置身于资本市场门外，却踩中了行业需求爆发的上行窗口。剥离IPO的资本视角，这段产业变
盘点台积电CoPoS设备供应链核心玩家
先进封装：台积电 CoPoS 设备供应链的核心玩家曝光 随着全球人工智能（AI）芯片尺寸不断突破物理极限，传统的 12 英寸圆形晶圆在面积利用率上面临巨大挑战。 为此，台积电全力推进将 CoWoS（晶圆级封装）与扇出型面板级封装（FOPLP）技术相融合的次世代先进封装技术——CoPoS（Chip-on-Panel-on-Substrate）。 该技术通过“以方代圆”的矩形面板大幅提升材料利用率，成
摩尔定律真的失效了吗？为什么先进封装成了新的性能杠杆？
摩尔定律未死，但已从“晶体管缩小”的线性红利转为“系统集成”的复合竞争。AI时代，芯片性能瓶颈从算力转向数据搬运与互联效率，先进封装成为连接GPU、HBM与Chiplet的关键杠杆，推动产业从“堆晶体管”进入“搭系统”的新阶段。 过去几十年，半导体行业有一个近乎信仰级的规律：摩尔定律。 简单说，就是芯片上的晶体管数量会周期性增加，芯片性能不断提升，单位计算成本不断下降。这个规律支撑了 PC、智能手
白皮书下载 | 深度解析为何SiC MOSFET必须构建专属可靠性验证方法？
在电力电子领域，SiC MOSFET正凭借高频、高效、高温的显著优势在新能源汽车、光伏储能、工业电源等核心场景加速渗透。SiC MOSFET能复用硅基器件(如垂直型MOSFET或IGBT)的许多基本的器件设计概念，另外用于验证Si MOSFET/IGBT长期稳定性的许多方法可以直接用到SiC MOSFET上。但更深入的分析表明，基于SiC的MOSFET还需要进行一些不同于Si器件的额外可靠性试验。
华为发表半导体韬（τ）定律
今日，在电气电子工程师学会（IEEE）举办的国际电路系统研讨会ISCAS 2026上，华为何庭波发表题为“半导体新路径探索与实践”的主旨演讲，发表了指导半导体产业发展的新原则——韬(τ)定律。韬(τ)定律提出以“时间 (τ) 缩微”替代“几何缩微”作为半导体与电子系统演进的新指导原则——通过逻辑折叠等创新技术，持续压缩信号传播时延，不断提升晶体管密度，从而实现半导体与电子系统的持续演进。 近年来，
阿里造芯往事
2026年3月，在阿里巴巴财报分析师电话会上，CEO吴泳铭公布了一组数据：旗下芯片公司平头哥已累计交付47万片自研芯片，其中六成以上销售给外部客户，年化营收达到百亿级别。他还提到，不排除IPO的可能。 关于平头哥上市，阿里尚未明确时间表，但资本市场的预期已经被点燃。年初，摩根大通就在研报中，给出250亿到620亿美元的估值区间。 八年前，完全是另一番景象。2018年夏天，时任阿里集团CTO、达摩院
华为定律诞生！半导体迎来“中国规则”
今天，华为又刷屏了。 5月25日，在上海举行的2026国际电路与系统研讨会（ISCAS 2026）上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波在题为《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲中，正式发表“韬（τ）定律”，这是中国在全球半导体领域首次提出指导产业发展的新原则。 “韬定律”提出的以“时间缩微”替代“几何缩微”，以系统性降低时间常数（韬 τ）为目标，通过逻辑折叠等创新技术，持续压缩信号传播时延，不
从“缩小晶体管”到“压缩时间”？解读华为“τ定律”
在传统摩尔定律逐渐失效的背景下，半导体行业正在寻找新的性能增长路径。在2026年IEEE ISCAS大会上，华为提出“τ(时间)微缩”方法，将性能优化从“几何尺寸”转向“时间压缩”，并以工程实践加以验证(通过近6年设计并量产的381款芯片)。 在ISCAS 2026的keynote演讲中，华为半导体总裁何庭波女士开口的开场白是：“过去6年我经常会被问到：在手机、AI这些高度竞争的行业里，你们是如何